多线激光雷达与惯性测量单元融合定位系统(MA-LIO)下载与安装教程
2024-12-09 15:17:23作者:蔡怀权
1. 项目介绍
MA-LIO(多线激光雷达与惯性测量单元融合定位系统)是一个异步多线激光雷达-惯性测量单元(LiDAR-Inertial)融合定位系统。该系统通过点级别的激光雷达不确定性传播,解决了多线激光雷达系统中存在的视场(FOV)差异问题,并能够在退化环境中自动调整测量残差的权重,提高定位的准确性和鲁棒性。适用于具有不同扫描模式的多线激光雷达组合,可广泛应用于室内外定位导航。
2. 项目下载位置
项目托管在GitHub上,您可以访问以下位置下载项目代码:
https://github.com/minwoo0611/MA-LIO.git
3. 项目安装环境配置
在开始安装前,请确保您的系统环境满足以下要求:
- 操作系统:Linux 20.04 LTS
- ROS版本:Noetic 1.1
- 驱动:Livox_ros_driver
以下是环境配置的步骤,由于无法提供图片示例,以下步骤仅提供文字描述:
-
安装ROS Noetic:
sudo apt-get update sudo apt-get install ros-noetic-desktop-full -
安装依赖项:
sudo apt-get install --no-install-recommends \ libopencv-dev \ libeigen3-dev \ ceres-solver \ suitesparse-dev \ boost-all-dev \ git -
安装Livox_ros_driver,请参考官方文档。
4. 项目安装方式
-
克隆项目到您的ROS工作空间:
cd ~/catkin_ws/src git clone https://github.com/minwoo0611/MA-LIO.git -
编译项目:
cd ~/catkin_ws catkin build -
根据您的激光雷达配置修改相应的yaml文件和代码,具体请参考项目README。
-
启动项目:
roslaunch ma_lio mapping_user.launch
5. 项目处理脚本
项目中的处理脚本包括数据同步、回调函数以及状态估计等。具体的脚本使用和修改方式请参考项目中的README文件以及代码注释。由于具体的使用场景和需求可能不同,用户需要根据实际情况对脚本进行调整。
请根据上述步骤进行操作,确保正确安装和配置MA-LIO项目。如果在安装或使用过程中遇到问题,可以参考项目文档或在项目的GitHub页面上寻求帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
654
281
暂无简介
Dart
643
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
203
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
248
317
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
214
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.13 K
630
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
100